来源：中能传媒研究院2026-06-04

过去，负荷预测更多依赖历史数据趋势外推；现在，人工智能带动的大型新增负荷集中落地，传统方法已难以及时、准确反映电力需求的真实变化。

来源：中国能源观察2026-06-04

在小样本条件下突破负荷预测技术瓶颈，开展面向小样本乃至零样本场景的模型微调与预测方法研究，构建覆盖站点、馈线、台区等层级的电力电量逐级分层精细化预测体系，增强电网运行态势的精准推演能力；深入挖掘停电检修与负荷平衡

来源：天合富家2026-06-03

负荷预测：贴近真实用能节奏可学习企业用能规律，预测负荷变化，提前匹配生产节奏与用电需求。调度不再滞后，策略更贴近现场。

来源：黄师傅说电2026-06-03

月末前7天，电网排查合约电量完成情况和剩余天数内的负荷预测电量来判断是否需要调用这些调节量。

来源：北极星太阳能光伏网2026-06-03

软件层面，agentos搭载了负荷预测、光伏出力预测、电力现货价格预测等五大核心智能体，构建起从“感知-预测-决策-执行-反馈”的全链路闭环。

来源：为恒智能2026-06-03

2、目标自动配置系统结合mes订单、负荷预测、电价变化及soc状态，自动生成多维度策略目标卡，实现业务与能源策略的联动。...例如，当用户询问“为什么活动前没有放电套利”时，系统会结合负荷预测、soc安全边界与供电稳定需求，给出完整决策逻辑，例如“为了保留安全soc以确保供电稳定，主动放弃部分套利收益”。

来源：中国电力报2026-05-29

二是项目主责单位需要尽快建立内部管理能力，特别是在多主体协调、负荷预测、安全管理和内部结算等方面的专业能力。...这一安排考虑到了多用户项目在运行初期负荷预测和市场报价能力尚需积累的实际，以渐进方式为其留出了适应空间，降低了新业态的参与门槛。四是绿电溯源机制实现突破性创新，解决“如何认证绿电”的问题。

来源：中国能源观察2026-05-29

国网山东省电力公司透露，自2024年7月人工智能负荷预测大模型投用后，山东全网用电负荷预测精度大幅提升。...2025年迎峰度夏期间，山东电网尖峰负荷预测准确率达99.7%，有力保障电网平稳应对1.3亿千瓦历史最高负荷。面对极端及天气转折场景，该模型同样表现亮眼。

来源：南网50Hz2026-05-29

进入南方电网公司一体化ai负荷预测系统，查阅近一个月的数据可以发现，负荷预测曲线和实际运行曲线的弧度高度重合。...“目前我们的ai负荷预测全年平均准确率超过98%，可提前14天预判高温天气下的负荷与新能源出力波动，可在当天实时精准调度抽水蓄能、燃气机组及跨省互济资源。”中国南方电网电力调度控制中心技术专家肖亮说。

来源：北极星电力市场网2026-05-29

未来的售电公司需要向专业化、精细化方向转型——深耕细分用户群体，提升负荷预测、电价预测和风险管理能力，拓展分布式能源、储能、节能改造等综合能源服务，打造差异化竞争优势。

来源：南网50Hz2026-05-29

云南祥丰实业集团旗下安宁市成杰物资经贸有限公司携手云南电网公司落地电力现货合作，用电负荷预测准确率超98%。

来源：国家电网报2026-05-29

“我们通过深度应用人工智能算法、气象大模型，优化水、风、光发电出力及用电负荷预测，深化应用‘三道防线’联合监视分析等系统，提升电网故障应急处置能力和智能分析能力，并构建人工智能仿真分析工具，让调度决策‘

来源：国家电网报2026-05-29

研发就地控制单元及智能协同平台，破解微电网负荷预测、配微协同等难题。健全服务机制。提升电网对各类并网主体公平开放水平，规范接网程序，明晰安全管理权责边界。

来源：北极星电力网2026-05-28

丰宁公司围绕“旅游潮”积极运用数字化手段，组织各班组、供电所提前开展负荷预测，建立“旅游景区用电清单”。

来源：广东电网2026-05-27

为应对高位用电压力，广东电网公司深化气象电网联动，加强与气象部门数据互通、联合会商，依托神经网络等ai模型，结合体感温度等多维度气象数据，精准开展负荷预测，全年预测准确率达98.5%，确保系统备用容量足额留取

来源：南方电网公司2026-05-27

基于该模型，ai负荷预测准确率从97.2提升至98.78%，实现全网“单轨化”运行，完全替代人工预测。...推出“大瓦特·天象”气象大模型，空间分辨率达1公里×1公里、预见期15天，气温预测偏差仅0.9℃，较传统方法提升20%，为负荷预测、新能源消纳和防灾减灾提供精准支撑。

来源：中国能源报2026-05-26

“远景打造基于物理人工智能数字底座的源网荷储一体化调度平台具备风光预测、负荷预测、市场化电价预测等能力，通过ai预测分析，形成长期、短期、超短期调度策略，实现整个项目内部平衡，来保证系统稳定安全。

来源：南方电网报2026-05-26

负荷预测ai模型落地应用后，区域负荷预报准确率从97.2%提升至98.78%。

来源：黄师傅说电2026-05-26

信息使用的基本框架综合上述分析，市场主体可以形成一个基本的信息使用路径：第一步：看趋势（预测信息）通过负荷预测、新能源出力预测判断整体供需关系。...按照来源，可以将这些数据分为两类：（1）市场运营机构披露的数据这类数据主要包括：系统负荷预测新能源出力预测非市场机组出力安排跨区输电计划等这些信息通常在交易申报前披露，为市场主体提供对未来供需关系的预判基础

来源：黄师傅说电2026-05-25

在交易前，系统负荷预测、新能源出力预测、电力电量平衡情况等预测类信息，为市场主体提供了对未来供需关系的预判基础；在交易过程中，出清结果、约束条件、输电通道情况等信息，反映了系统在特定时段的运行状态；而在运行之后